Kiszolgáló nélküli GPU-környezet 5-ös verziója (előzetes verzió)

Fontos

Ez a funkció nyilvános előzetes verzióban van.

Ez a lap a kiszolgáló nélküli GPU-környezet 5-ös verziójának rendszerkörnyezeti adatait ismerteti. Ez a számítási ajánlat az AI Runtime része, amely modern AI- és mélytanulási számítási feladatokhoz készült.

A szerver nélküli GPU-környezet 5 a szerver nélküli környezet 5 (CPU) alapjaira épül. A kiszolgáló nélküli 5. környezet (CPU) újdonságai. A következő környezetet tartalmazza:

  • Standard környezet: minimális környezet stabil ügyfél API-val.
  • Databricks AI-környezet: olyan környezet, amely a GPU-k gépi tanulására vonatkozó gyakori futtatókörnyezeti csomagokkal és csomagokkal rendelkezik.

Az alkalmazás kompatibilitásának biztosítása érdekében a kiszolgáló nélküli GPU-számítási feladatok egy verziószámozott API-t használnak, más néven a környezeti verziót, amely továbbra is kompatibilis marad az újabb kiszolgálóverziókkal.

A kiszolgáló nélküli jegyzetfüzetek Környezet oldali paneljén választhatja ki azt az alapkörnyezetet, amely tartalmazza ezt a környezeti verziót. Lásd: Interaktív (jegyzetfüzetek).

Új funkciók és fejlesztések

Az 5-ös verzióban a Databricks minimális környezetet biztosít, amely csak a kiszolgáló nélküli GPU API-t, a Databricks-függőségeket és az MLflow-t támogatja. A felhasználók igényeiknek megfelelően testre szabhatják a környezetet. Az 5-ös verzió standard környezete nem tartalmaz a CPU-környezetben található bizonyos csomagokat, hogy minimális funkcionális GPU-környezetet biztosítson. Az átfogó AI-kódtárakkal rendelkező teljes környezetet használó felhasználóknak a Databricks AI-környezetet kell használniuk.

Gyorsabb csomagtelepítés a %uv pip

2026. május 7.

Mostantól a %uv pip magic parancsot kiszolgáló nélküli jegyzetfüzetekben is használhatja a %pip gyorsabb alternatívájaként Python csomagkezeléshez. %uv pip a uv csomagkezelőt használja, és ugyanazt a notebook virtuális környezetet használja, mint a %pip. Ismerje meg a gyorsabb telepítést a(z) %uv pip segítségével.

API-frissítések

2026. augusztus 4.

Serverless GPU Python API frissítés 0.5.23-ra

A Serverless GPU Python API 0.5.23 az alábbi API-frissítéseket tartalmazza:

  • Új funkciók:
    • A helyi futamok naplói most élőben töltik fel a futás közben.

2026. július 20.

Serverless GPU Python API frissítés 0.5.22-re

A Serverless GPU Python API 0.5.22 az alábbi API frissítéseket tartalmazza:

  • Hibajavítások:
    • Az MLflow set_experiment tippje sikertelen helyi futtatás esetén most már csak akkor jelenik meg, ha a hibát a futtatásazonosító eltérése okozza, nem pedig minden alfolyamathiba esetén.

2026. július 17.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.21-es verzióra frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.21 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Hibajavítások:
    • A szerver nélküli GPU API mostantól egyértelmű GPUValidationError jelez, ha a gpus paraméter nem egész szám.
    • A távoli kiküldés során fellépő átmeneti, környezeti pillanatkép-készítési hibákat most növekvő késleltetéssel újrapróbálja a rendszer. Korábban a futtatásonként létrehozott, frissen írt fájlokkal kapcsolatos olvasási versenyhelyzet átmeneti hibaként jelentkezhetett, és megszakíthatta a futtatást.
    • A @distributed használata gpus=1 helyileg csatlakoztatott GPU-val mostantól egy megjegyzést naplóz arról, hogy a függvény közvetlenül a notebookban futtatható.
    • Az érvénytelen GPU-típusokkal kapcsolatos hibák most már felsorolják az elérhető típusokat a canonical nevükkel, például h100 és a10.
  • Új funkciók:
    • A(z) @distributed használatával indított futtatások mostantól megjelennek az MLflow-kísérlet Naplók lapján.

2026. július 1.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.20-ra frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.20 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Hibajavítások:
    • Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a naplófeltöltő összeomlott UnicodeDecodeError jellel, amikor egy naplófájlt egy többbájtos UTF-8-karaktersorozat közepén kérdezett le.

2026. június 9.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.19-re frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.19 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Új funkciók:

    • A helyi módú futtatások mostantól növekményesen streamelik a naplókat az MLflow-ba a végrehajtás során, ahelyett, hogy egyetlen pillanatképet töltenek fel a futtatás végén.
    • Rögzített stderr-kimenet az MLflow naplóösszetevőiben helyi módú futtatásokhoz.

  • Hibajavítások:

    • A helyi végrehajtási mód mostantól tiszteletben tartja a jegyzetfüzet konfigurált naplószintjét.
    • A helyi módban történő futtatás során elnyomtuk a beavatkozást nem igénylő NCCL-figyelmeztetéseket.

2026. május 26.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.18-ra frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.18 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Új funkciók:

    • Hozzáadtunk egy paramétert timeout a @distributed dekorátorhoz. Alapértelmezés szerint 3 órán keresztül korlátozza a helyi futtatásokat (remote=False). Korlátlan helyi futtatásokhoz adja meg a(z) timeout=None értéket.
    • Bevezettük a DATABRICKS_SERVERLESS_GPU_LOG_VERBOSE kódtár naplózásának részletességét szabályozó serverless_gpu környezeti változót.
    • A rendszer a Serverless GPU helyi végrehajtása során figyelembe vette a felhasználó által a mlflow.set_experiment(...) használatával megadott MLflow-kísérleteket, és informatívabb hibaüzenetet adott, ha MLflow-kísérletnév-ütközés történt.

  • Hibajavítások:

    • Kijavítottunk egy hibát, amely miatt az MLflow-futtatási hivatkozás a cellakimenetben egy [REDACTED] szegmenst jelenített meg a távoli számítási feladatok számára.
    • Kijavítottunk egy hibát, amely miatt távoli módban az átmeneti hibák (503-as hibák) az első előfordulásukkor leállították a munkaterhelést. Az API most újrapróbálkozza ezeket a hibákat.
    • Javítottuk a figyelmeztető és hibaüzeneteket, amelyek akkor jelennek meg, amikor importálja a serverless_gpu elemet, és a remote=False használatával futtatja azt anélkül, hogy a torch telepítve lenne.

2026. május 11.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.17-re frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.17 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Hibajavítások:
    • Az API most visszaesik az igény szerinti számításra, ha a GPU-készlet beállításai nem érhetők el, megakadályozva a számítási feladatok hibáit a szolgáltatáskimaradások során.
    • A munkaterhelés létrehozásával kapcsolatos hibák mostantól tartalmazzák a kiszolgáló válaszának teljes törzsét a gyorsabb hibaelhárítás érdekében.
    • Továbbfejlesztett hibaüzenetek a @distributed dekorátor helytelen használata esetén.
    • A beágyazott MLflow-futtatások mostantól támogatottak a helyi végrehajtásban @distributed(remote=False) . Az aktív MLflow-futtatáson belüli futtatás mostantól beágyazott gyermekfuttatást hoz létre a meglévő szülőfuttatás megszüntetése helyett.
  • Új funkciók:
    • Tisztább helyi naplók: Alapértelmezés szerint a rendszer metrikáinak információszintű naplói el vannak tiltva a helyi végrehajtás során a naplózaj csökkentése érdekében.

2026. április 24.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.16-ra frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.16 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Új funkciók:
    • Hozzáadva UCVolumeDatasetegy fáklya IterableDataset , amely fájlokat streamel egy Unity Catalog FUSE-ra csatlakoztatott kötetről. A fájllisták automatikusan particionálódnak az elosztott rangsorok és a DataLoader-feldolgozók között, így minden (rank, worker) pár egy nem átfedésben lévő szeletet kap.
    • A kiszolgáló nélküli GPU API mostantól támogatja az 1xH100-es gyorsítótípust az egy H100-alapú számítási feladatokhoz.
    • A PySpark és a Py4J naplózajának csökkentése a helyi végrehajtás során. A naplókönyvtár üzenete mostantól hibakeresési szinten van naplózva a nyomtatás helyett.

2026. április 14.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.15-re frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.15 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Új funkciók:
    • Naplópropagálás hozzáadva az MLflow-hoz a helyi kiszolgáló nélküli GPU API-futtatásokhoz. A helyi futtatások betanítási naplói mostantól automatikusan feltöltődnek az MLflow-ba.
  • Hibajavítások:
    • Ha a PyTorch nincs telepítve, a hibaüzenet most már helyesen jelzi, hogy a Standard v5 alapkörnyezet nem tartalmaz fáklyát.
  • Biztonság:
    • Rögzítette az összes Python függőségi verziót a pontos verziókhoz, hogy megakadályozza az ellátási lánc újonnan közzétett rosszindulatú csomagverzióinak támadásait.

2026. Márc. 17.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.14-re frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.14 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Hibajavítások:
    • Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a Serverless GPU API nem működött megfelelően az irányító síkokon, amelyeknél a MAPI nem volt elérhető. Az API mostantól kecsesen visszaesik az igény szerinti számításra, ha a MAPI nem érhető el.

2026. március 2.

Kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.13-ra frissítve

A kiszolgáló nélküli GPU Python API 0.5.13 a következő API-frissítéseket tartalmazza:

  • Hibajavítások:
    • Rögzített Azure A10 GPU-eszköznév elemzése helyi módban. Az API mostantól Azure-specifikus formátumokat kezel, például az "A10-24Q"-t.
    • Kijavítottunk egy hibát, amely miatt az MLflow aktív futtatása nem lett lezárva a helyi végrehajtás befejezése után.
    • Kijavítottuk az MLflow naplóstreamelési kompatibilitását az MLflow 3.x-zel. Az MLflow 3.x összetevő letöltési útvonalának megváltozása miatt megszakadt a naplóstreamelés. A naplóstreamelés mostantól megfelelően működik az MLflow 2.x és a 3.x kóddal is.
    • Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a tanítási folyamatok lefagynak. Az előző verzióban bevezetett többsoros MLflow állapotszinkronizálási funkció vissza lett állítva.

Databricks AI-környezethez hozzáadott csomagok

Az alábbi új csomagok lettek hozzáadva a Databricks AI-környezethez az 5-ös verzióban:

  • catboost 1.2.8
  • trl 0.23.0
  • unsloth 2025.11.3
  • vllm 0.13.0
  • omegaconf 2.3.0
  • statsmodels 0.14.4
  • networkx 3.4.2

A Databricks AI-környezetből eltávolított csomagok

Az alábbi csomagok törlődtek a Databricks AI-környezetből az 5-ös verzióban:

  • spacy
  • sentencepiece

Az alapkörnyezetben nem szereplő csomagok

A következő csomagok nem szerepelnek az alapkörnyezetben, de továbbra is elérhetők maradnak a CPU-környezetben:

  • scipy
  • seaborn
  • scikit-learn

A következő csomagok nem szerepelnek az alapkörnyezetben, de a Databricks AI-környezetben továbbra is elérhetők maradnak:

  • flash-attention
  • torch
  • torchvision

A PyTorch verziószámozásának vezérlését kérő ügyfél-visszajelzések alapján az 5-ös verzió alapértelmezett környezetéből hiányzik torch. Ez lehetővé teszi a számítási feladatnak leginkább megfelelő verzió telepítését. A Databricks által tesztelt verzió használatához futtasson %pip install torch==2.9.0 egy jegyzetfüzetcellában, vagy telepítse torch==2.9.0 a Környezet oldalpanel Függőségek szakaszával.

Rendszerkörnyezet

  • operációs rendszer: Ubuntu 24.04.2 LTS
  • Python: 3.12.3
  • Databricks Connect: 18.0.0
  • NVIDIA CUDA eszközkészlet: 12.9

Telepített Python-kódtárak

Standard környezet

A kiszolgáló nélküli 5. GPU-környezet helyi Python-virtuális környezetben való reprodukálásához töltse le a requirements-env-gpu-5.txt fájlt, és futtassa pip install -r requirements-env-gpu-5.txt. Ez a parancs telepíti az összes kódtárat az 5. kiszolgáló nélküli környezetből.

Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió
aiohappyeyeballs 2.4.4 aiohttp 3.11.10 aiosignal 1.2.0
annotált dokumentum 0.0.4 széljegyzetes típusok 0.7.0 anyio 4.7.0
argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 arro3-core 0.6.5
nyíl 1.3.0 asttokens 3.0.0 astunparse 1.6.3
Aszinkron-LRU 2.0.4 attribútumok 24.3.0 azure-common 1.1.28
azure-core 1.37.0 azure-identity 1.20.0 azure-mgmt-core 1.6.0
azure-mgmt-web (web kezelési modul az Azure-hoz) 8.0.0 azure-storage-blob 12.28.0 Azure-tároló-fájl-adattó (Azure Storage File Data Lake) 12.22.0
Bábel 2.16.0 beautifulsoup4 4.12.3 fekete 24.10.0
fehérítő 6.2.0 villogó 1.7.0 boto3 1.40.45
botocore 1.40.45 Gyorstár-eszközök 5.5.1 tanúsítvány 2025.4.26
cffi 1.17.1 chardet 4.0.0 karakterkészlet-normalizáló (charset-normalizer) 3.3.2
kattintás 8.1.8 Cloudpickle 3.0.0 kommunikáció 0.2.1
ContourPy 1.3.1 kriptográfia 44.0.1 biciklista 0.11.0
Cython 3.1.5 databricks-ügynökök 1.9.1 databricks-connect 18.0.6
databricks SDK 0.67.0 databricks.szerver_nélküli_GPU 0.5.17+patch1 adat osztályok JSON-hoz 0.6.7
dbus-python 1.3.2 debugpy hibakereső eszköz 1.8.11 dekorátor 5.1.1
defusedxml 0.7.1 deltalake 1.1.4 Elavult 1.2.18
distlib 0.3.9 distro 1.9.0 distro-info (a szoftver disztribúció információi) 1.7+build1
docstring Markdown-formátummá alakítása 0.11 Végrehajtó 1.2.0 aspektusok áttekintése 1.1.1
fastapi 0.128.0 fastjsonschema 2.21.1 fájlzárolás 3.17.0
betűtípusok 4.55.3 FQDN 1.5.1 fagyasztott lista 1.5.0
fsspec 2023.5.0 jövő 1.0.0 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.28.1 Google-autentikáció 2.47.0
google-cloud-core (Google felhő mag) 2.5.0 Google felhőtárhely 3.7.0 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media (Google újraindítható média) 2.8.0 googleapis-közös-protokollok 1.65.0 grpcio 1.67.0
grpcio-status 1.67.0 h11 0.16.0 hf-xet 1.2.0
httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4 httpx 0.28.1
huggingface_hub 1.2.4 Idna 3.7 importlib_metadata 8.5.0
iniconfig 1.1.1 ipyflow-core 0.0.209 ipykernel 6.29.5
ipython 8.30.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.8.1
izodátum 0.7.2 izoduráció 20.11.0 jedi 0.19.2
Jinja2 3.1.6 rezgés 0.12.0 jmespath 1.0.1
joblib 1.4.2 json5 0.9.25 jsonpatch 1.33
jsonpointer 3.0.0 jsonschema 4.23.0 jsonschema-specifikációk 2023.07.01.
jupyter_kliens 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter-események 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_server (Jupyter kiszolgáló) 2.15.0 jupyter szerver terminálok 0.5.3
jupyterlab 4.3.4 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_szerver 2.27.3
jupyterlab_widgets 1.1.11 kiwisolver 1.4.8 langchain-core 1.2.6
langchain-openai 1.1.6 langsmith 0.6.1 launchpadlib 1.11.0
lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 litellm 1.75.9
markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2 mályvacukor 3.26.2
matplotlib 3.10.0 matplotlib-inline 0.1.7 Mccabe 0.7.0
mdurl 0.1.0 félhangol 3.1.2 mlflow-skinny 3.8.1
mmh3 5.2.0 msal 1.34.0 msal-kiterjesztések 1.3.1
többnyelvű szótár 6.1.0 mypy kiterjesztések 1.0.0 nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0
nodeenv 1.10.0 jegyzetfüzet 7.3.2 notebook-shim 0.2.4
numpy 2.1.3 nvidia-ml-py 13.590.44 oauthlib 3.2.2
openai 2.14.0 opentelemetry-api 1.39.1 opentelemetry-proto 1.39.1
opentelemetry-sdk 1.39.1 opentelemetry-szemantikai-konvenciók 0.60b1 orjson 3.11.5
Felülbírálja 7.4.0 csomagolás 24,2 Pandák 2.2.3
pandocfilters 1.5.0 parambench-train-comms 0.0.0 parso 0.8.4
útvonal specifikáció (pathspec) 0.10.3 bűnbak 1.0.1 pexpect 4.8.0
párna 11.1.0 pipa 25.0.1 Platformdirs 4.3.7
ábrázolás 5.24.1 csatlakozós 1.5.0 prometheus_client 0.21.1
prompt-toolkit: parancssori eszközkészlet 3.0.43 propcache 0.3.1 proto-plus 1.27.0
protobuf 5.29.4 psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.11
ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2 py4j 0.10.9.9
pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pyccolo 0.0.71 pycparser (C és C++ fájlok feldolgozására szolgáló parser) 2.21 pydantic (egy Python könyvtár) 2.10.6
pydantic_core 2.27.2 pydot 4.0.0 pyflakes (egy program vagy eszköz neve) 3.2.0
Pygments 2.19.1 PyGObject 3.48.2 pyiceberg 0.10.0
PyJWT 2.10.1 pyodbc (Python ODBC interfész) 5.2.0 pyparsing (egy Python könyvtár a szövegelemzéshez) 3.2.0
pyright 1.1.394 piroaring 1.0.3 pyspark 4.1.0+databricks.connect.18.0.6
pytest 8.3.5 python-apt 2.7.7+ubuntu5.1 python-dateutil Szoftver verzió: 2.9.0.post0
python-dotenv 1.2.1 Python JSON naplózó 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2
python-lsp-server 1.12.2 pytool konfiguráció 1.2.6 pytz (egy Python könyvtár az időzóna számításokhoz) 2024.1
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 Hivatkozás 0.30.2
reguláris kifejezés 2024.11.6 requests 2.32.3 requests-eszközkészlet 1.0.0
rfc3339-validator 0.1.4 RFC3986-érvényesítő 0.1.1 gazdag 13.9.4
kötél 1.13.0 rpds-py 0.22.3 Rsa 4.9.1
s3transfer 0.14.0 Send2Trash 1.8.2 setuptools 78.1.1
shellingham 1.5.4 Hat 1.17.0 smmap 5.0.0
sniffio 1.3.0 rendezett tárolók 2.4.0 levesszűrő 2.5
sqlparse 0.5.5 ssh-import-id 5.11 veremadatok 0.6.3
Starlette 0.50.0 strictyaml 1.7.3 Kitartás 9.0.0
befejezett 0.17.1 threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.12.0
tinycss2 1.4.0 tokenize_rt 6.1.0 tokenizálók 0.22.2
tomli 2.0.1 tornado 6.5.1 tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3 typer-slim 0.21.1 types-python-dateutil 2.9.0.20251115
typing_extensions (gépelési kiterjesztések) 4.12.2 gépelés ellenőrzése 0.9.0 tzdata 2024.1
ujson (JSON-kezelő könyvtár a Pythonban) 5.10.0 felügyelet nélküli frissítések 0,1 uri-sablon 1.3.0
urllib3 2.3.0 uuid_utils 0.12.0 uvicorn 0.40.0
virtualenv 20.29.3 wadllib 1.3.6 wcwidth 0.2.5
webszínek 25.10.0 webkódolások 0.5.1 websocket-klient 1.8.0
Mi a javítás? 1.0.2 wheel 0.45.1 akármikor 0.7.3
widgetsnbextension 3.6.6 becsomagolva 1.17.0 yapf 0.40.2
jarl 1.18.0 cipzár 3.21.0 zstandard 0.23.0

AI-környezet

Az AI-környezet tartalmazza a Standard környezet összes csomagjait, valamint a következő csomagokat. Ez a környezet tartalmazza a PyTorch-t és az átfogó gépi tanulási kódtárakat:

  • torch 2.9.0
  • torchvision 0.24.0
  • flash_attn 2.8.3
  • catboost 1.2.8
  • langchain 0.3.27
  • lightgbm 4.6.0
  • openai 2.7.0
  • optuna 4.5.0
  • pytorch-lightning 2.5.4
  • ray 2.51.1
  • scikit-learn 1.6.1
  • scipy 1.15.3
  • seaborn 0.13.2
  • sentence-transformers 5.1.2
  • transformers 4.57.1
  • trl 0.23.0
  • unsloth 2025.11.3
  • vllm 0.13.0
  • xgboost 3.0.4

Ha a helyi Python virtuális környezetben szeretné reprodukálni a V5 AI-környezetet, töltse le a requirements-ai-gpu-5.txt fájlt, és futtassa pip install -r requirements-ai-gpu-5.txt. Ez a parancs az AI-környezet összes kódtárát telepíti.

Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió Könyvtár Verzió
absl-py 2.3.1 gyorsít 1.11.0 aiohappyeyeballs 2.4.4
aiohttp 3.11.10 aiohttp-cors 0.8.1 aiosignal 1.2.0
alembic 1.18.0 annotált dokumentum 0.0.4 széljegyzetes típusok 0.7.0
Antropikus 0.71.0 antlr4-python3-runtime 4.9.3 anyio 4.7.0
apache-tvm-ffi 0.1.8.post2 argon2-cffi 21.3.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0
arro3-core 0.6.5 nyíl 1.3.0 Astor 0.8.1
asttokens 3.0.0 astunparse 1.6.3 Aszinkron-LRU 2.0.4
attribútumok 24.3.0 Audioread 3.1.0 azure-common 1.1.28
azure-core 1.37.0 azure-identity 1.20.0 azure-mgmt-core 1.6.0
azure-mgmt-web (web kezelési modul az Azure-hoz) 8.0.0 azure-storage-blob 12.28.0 Azure-tároló-fájl-adattó (Azure Storage File Data Lake) 12.22.0
Bábel 2.16.0 bcrypt titkosító algoritmus 4.3.0 beautifulsoup4 4.12.3
bitsandbytes 0.49.1 fekete 24.10.0 blake3 1.0.8
fehérítő 6.2.0 villogó 1.7.0 boto3 1.40.45
botocore 1.40.45 brotli 1.2.0 Gyorstár-eszközök 5.5.1
katalógus 2.0.10 catboost algoritmus 1.2.8 cbor2 5.8.0
tanúsítvány 2025.4.26 cffi 1.17.1 chardet 4.0.0
karakterkészlet-normalizáló (charset-normalizer) 3.3.2 áramköri megszakító 2.1.3 kattintás 8.1.8
Cloudpickle 3.0.0 színes 0.5.8 colorlog 6.10.1
kommunikáció 0.2.1 tömörített tenzorok 0.12.2 ContourPy 1.3.1
cramjam 2.11.0 kriptográfia 44.0.1 cuda-kötések 13.1.1
cuda-pathfinder 1.3.3 cuda-python 13.1.1 cupy-cuda12x 13.6.0
csonkolt kereszt-entropia 25.1.1 biciklista 0.11.0 Cython 3.1.5
databricks-ügynökök 1.9.1 databricks-connect 18.0.6 databricks SDK 0.67.0
databricks.szerver_nélküli_GPU 0.5.17+patch1 adat osztályok JSON-hoz 0.6.7 datasets 4.3.0
dbus-python 1.3.2 debugpy hibakereső eszköz 1.8.11 dekorátor 5.1.1
defusedxml 0.7.1 deltalake 1.1.4 Elavult 1.2.18
depyf 0.20.0 Diffúzorok 0.36.0 dill 0.3.8
lemeztárhely 5.6.3 distlib 0.3.9 distro 1.9.0
distro-info (a szoftver disztribúció információi) 1.7+build1 dm-tree 0.1.9 dnspython 2.8.0
docstring_parser 0.17.0 docstring Markdown-formátummá alakítása 0.11 einops 0.8.1
e-mail-érvényesítő 2.3.0 evaluate 0.4.6 Végrehajtó 1.2.0
aspektusok áttekintése 1.1.1 Farama-Értesítések 0.0.4 fastapi 0.128.0
fastapi-cli 0.0.20 fastapi-cloud-cli 0.9.0 gyors 0.8.0
fastjsonschema 2.21.1 fastrlock 0.8.3 fájlzárolás 3.17.0
flash_attn 2.8.3 flashinfer-python 0.5.3 betűtípusok 4.55.3
FQDN 1.5.1 fagyasztott lista 1.5.0 fsspec 2023.5.0
jövő 1.0.0 gguf 0.17.1 gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43 google-api-core 2.28.1 Google-autentikáció 2.47.0
google-cloud-core (Google felhő mag) 2.5.0 Google felhőtárhely 3.2.0 google-crc32c 1.8.0
google-resumable-media (Google újraindítható média) 2.8.0 googleapis-közös-protokollok 1.65.0 graphviz 0.21
zöldszál 3.1.1 grpcio 1.67.0 grpcio-status 1.67.0
gimnázium 1.1.1 h11 0.16.0 hf_transfer 0.1.9
hf-xet 1.2.0 httpcore 1.0.9 httplib2 0.20.4
httptools 0.7.1 httpx 0.28.1 httpx-sse 0.4.3
huggingface-hub 0.34.4 Idna 3.7 ijson 3.4.0.post0
importlib_metadata 8.5.0 iniconfig 1.1.1 interegular 0.3.3
ipyflow-core 0.0.209 ipykernel 6.29.5 ipython 8.30.0
ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.8.1 izodátum 0.7.2
izoduráció 20.11.0 jedi 0.19.2 Jinja2 3.1.6
rezgés 0.12.0 jmespath 1.0.1 joblib 1.4.2
json5 0.9.25 jsonpatch 1.33 jsonpointer 3.0.0
jsonschema 4.23.0 jsonschema-specifikációk 2023.07.01. jupyter_kliens 8.6.3
jupyter_core 5.7.2 jupyter-események 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5
jupyter_server (Jupyter kiszolgáló) 2.15.0 jupyter szerver terminálok 0.5.3 jupyterlab 4.3.4
jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_szerver 2.27.3 jupyterlab_widgets 1.1.11
kiwisolver 1.4.8 langchain 0.3.27 langchain-közösség 0.3.31
langchain-core 0.3.79 langchain-openai 0.3.35 langchain-text-splitters (szövegfelosztók a Langchain programban) 0.3.11
langsmith 0.6.1 Pacsirta 1.2.2 launchpadlib 1.11.0
lazr.restfulclient 0.14.6 lazr.uri 1.0.6 lazy_loader 0.4
librosa 0.11.0 lightgbm 4.6.0 villám eszközök 0.15.2
litellm 1.75.9 llguidance 1.3.0 llvmlite 0.44.0
lm-format-enforcer 0.11.3 loguru 0.7.3 lz4 4.3.2
Makó 1.3.10 markdown-it-py 2.2.0 MarkupSafe 3.0.2
mályvacukor 3.26.2 matplotlib 3.10.0 matplotlib-inline 0.1.7
Mccabe 0.7.0 mcp 1.25.0 mdurl 0.1.0
mistral_common 1.8.8 félhangol 3.1.2 mlflow-skinny 3.8.1
mmh3 5.2.0 modell-tároló-konténer-szabványok 0.1.13 mosaicml-streaming 0.13.0
mpmath 1.3.0 msal 1.34.0 msal-kiterjesztések 1.3.1
msgpack 1.1.2 msgspec 0.20.0 többnyelvű szótár 6.1.0
többfolyamatú 0.70.16 mypy kiterjesztések 1.0.0 nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.4.2 nindzsa 1.13.0 nodeenv 1.10.0
jegyzetfüzet 7.3.2 notebook-shim 0.2.4 numba (egy numerikus számításra alkalmas Python könyvtár) 0.61.2
numpy 2.1.3 nvidia-cublas-cu12 12.9.1.4 nvidia-cuda-cupti-cu12 12.9.79
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.9.86 nvidia-cuda-runtime-cu12 12.9.79 nvidia-cudnn-cu12 9.10.2.21
nvidia-cudnn-frontend 1.17.0 nvidia-cufft-cu12 11.4.1.4 nvidia-cufile-cu12 1.14.1.1
nvidia-curand-cu12 10.3.10.19 nvidia-cusolver-cu12 11.7.5.82 nvidia-cusparse-cu12 12.5.10.65
nvidia-cusparselt-cu12 0.7.1 nvidia-cutlass-dsl 4.3.5 nvidia-ml-py 13.590.44
nvidia-nccl-cu12 2.27.5 nvidia-nvjitlink-cu12 12.9.86 nvidia-nvshmem-cu12 3.3.20
nvidia-nvtx-cu12 12.9.79 oauthlib 3.2.2 oci 2.165.0
omegaconf 2.3.0 openai 2.7.0 openai-harmónia 0.0.8
opencensus 0.11.4 opencensus-környezet 0.1.3 opencv-python 4.12.0.88
opencv-python-headless 4.12.0.88 opentelemetry-api 1.39.1 opentelemetry-exporter-prometheus 0.60b1
opentelemetry-proto 1.39.1 opentelemetry-sdk 1.39.1 opentelemetry-szemantikai-konvenciók 0.60b1
optuna 4.5.0 Optuna-integráció 4.5.0 orjson 3.11.5
ormsgpack 1.7.0 outlines_core (If "outlines_core" is a technical term that should remain unchanged, then no further translation is necessary; otherwise, context-specific translation should be considered.) 0.2.11 Felülbírálja 7.4.0
csomagolás 24,2 Pandák 2.2.3 pandocfilters 1.5.0
parambench-train-comms 0.0.0 paramiko 3.5.1 parso 0.8.4
részleges json-elemző 0.2.1.1.post7 útvonal specifikáció (pathspec) 0.10.3 bűnbak 1.0.1
peft 0.17.1 pexpect 4.8.0 párna 11.1.0
pipa 25.0.1 Platformdirs 4.3.7 ábrázolás 5.24.1
csatlakozós 1.5.0 kutya 1.8.2 prometheus_client 0.21.1
prometheus-fastapi-instrumentator 7.1.0 prompt-toolkit: parancssori eszközkészlet 3.0.43 propcache 0.3.1
proto-plus 1.27.0 protobuf 5.29.4 psutil 5.9.0
psycopg2 2.9.11 ptyprocess 0.7.0 pure-eval 0.2.2
py-cpuinfo 9.0.0 py-spy 0.4.1 py4j 0.10.9.9
pyarrow 21.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8
pybase64 1.4.3 pyccolo 0.0.71 pycountry 24.6.1
pycparser (C és C++ fájlok feldolgozására szolgáló parser) 2.21 pydantic (egy Python könyvtár) 2.12.0 pydantic_core 2.41.1
pydantic-extra-types 2.11.0 pydantic-settings 2.12.0 pydot 4.0.0
pyflakes (egy program vagy eszköz neve) 3.2.0 Pygments 2.19.1 PyGObject 3.48.2
pyiceberg 0.10.0 PyJWT 2.10.1 PyNaCl 1.5.0
pynndescent 0.6.0 pyodbc (Python ODBC interfész) 5.2.0 pyOpenSSL 25.0.0
pyparsing (egy Python könyvtár a szövegelemzéshez) 3.2.0 pyright 1.1.394 piroaring 1.0.3
pyspark 4.1.0+databricks.connect.18.0.6 pytesseract 0.3.13 pytest 8.3.5
python-apt 2.7.7+ubuntu5.1 python-dateutil Szoftver verzió: 2.9.0.post0 python-dotenv 1.1.1
Python JSON naplózó 3.2.1 python-lsp-jsonrpc 1.1.2 python-lsp-server 1.12.2
python-multipart 0.0.21 python-snappy (Python könyvtár tömörítéshez) 0.7.3 pytool konfiguráció 1.2.6
PyTorch Lightning 2.5.4 pytorch-ranger 0.1.1 pytz (egy Python könyvtár az időzóna számításokhoz) 2024.1
PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 sugár 2.51.1
Hivatkozás 0.30.2 reguláris kifejezés 2024.11.6 requests 2.32.5
requests-eszközkészlet 1.0.0 rfc3339-validator 0.1.4 RFC3986-érvényesítő 0.1.1
gazdag 13.9.4 gazdag eszközkészlet 0.17.1 rignore 0.7.6
kötél 1.13.0 rpds-py 0.22.3 Rsa 4.9.1
s3transfer 0.14.0 biztonságos tenzorok 0.7.0 scikit-learn 1.6.1
scipy 1.15.3 seaborn 0.13.2 Send2Trash 1.8.2
mondat-átalakítók 5.1.2 mondatrész 0.2.1 sentry-sdk 2.49.0
setproctitle 1.3.7 setuptools 78.1.1 forma 0.49.1
shellingham 1.5.4 Hat 1.17.0 szeletelőgép 0.0.8
smart_open 7.5.0 smmap 5.0.0 sniffio 1.3.0
rendezett tárolók 2.4.0 hangfájl 0.13.1 levesszűrő 2.5
soxr 1.0.0 SQLAlchemy 2.0.39 sqlparse 0.5.5
sse-starlette 3.1.2 ssh-import-id 5.11 veremadatok 0.6.3
Starlette 0.50.0 statsmodels 0.14.4 strictyaml 1.7.3
Felügyelő 4.3.0 sympy 1.13.3 táblázatba rendez 0.9.0
Kitartás 9.0.0 tensorboardX 2.6.4 befejezett 0.17.1
threadpoolctl 3.5.0 tiktoken 0.9.0 tinycss2 1.4.0
tokenize_rt 6.1.0 tokenizálók 0.22.1 tomli 2.0.1
fáklya 2.9.0+cu129 fáklyaoptimalizáló 0.3.0 torchao 0.15.0
torchaudio 2.9.0 torchmetrics 1.8.2 torchvision (egy képszámítástechnikai könyvtár a PyTorch keretrendszerben) 0.24.0+cu129
tornado 6.5.1 tqdm 4.67.1 traitlets 5.14.3
transzformerek / átalakítók 4.57.1 Triton 3.5.0 Trl 0.23.0
típusőrző 4.4.4 Typer 0.21.1 typer-slim 0.21.1
types-python-dateutil 2.9.0.20251115 typing_extensions (gépelési kiterjesztések) 4.14.1 gépelés ellenőrzése 0.9.0
gépelés-ellenőrzés 0.4.2 tyro 1.0.4 tzdata 2024.1
ujson (JSON-kezelő könyvtár a Pythonban) 5.10.0 umap-learn 0.5.9.post2 felügyelet nélküli frissítések 0,1
lustaság legyőzése 2025.11.03. unsloth_zoo 2026.1.2 uri-sablon 1.3.0
urllib3 2.3.0 uuid_utils 0.12.0 uvicorn 0.40.0
uvloop 0.22.1 virtualenv 20.29.3 vllm 0.13.0
wadllib 1.3.6 felügyelt fájlok 1.1.1 wcwidth 0.2.5
webszínek 25.10.0 webkódolások 0.5.1 websocket-klient 1.8.0
websockets 16.0 Mi a javítás? 1.0.2 wheel 0.45.1
akármikor 0.7.3 widgetsnbextension 3.6.6 becsomagolva 1.17.0
xformers 0.0.33.post1 xgboost 3.0.4 xgboost-ray 0.1.19
xgrammar 0.1.27 xxhash 3.5.0 yapf 0.40.2
jarl 1.18.0 cipzár 3.21.0 zstandard 0.23.0
zstd 1.5.5.1
  • Last updated on